인공 지능과 기계 학습의 발전이 증가함에 따라 점점 더 많은 개발자가 기계 학습 알고리즘과 애플리케이션을 구축하기 위해 다양한 기술을 사용하기 시작했습니다. PHP는 범용 언어로서 인공지능 분야에서도 점차 활용되고 있습니다. 이 기사에서는 PHP와 TensorFlow를 사용하여 기계 학습 모델과 신경망 애플리케이션을 만드는 방법을 소개하고 개발자가 이 기술을 더 잘 익히는 데 도움을 줍니다.
PHP는 웹 개발에 적합한 스크립팅 언어로 서버 측 스크립트에 사용할 수 있으며 명령줄 모드에서도 실행할 수 있습니다. 동적 웹 개발에 자주 사용되며 구문이 유연하고 단순하며 신뢰성이 높습니다.
TensorFlow는 Google의 오픈소스 기계 학습 프레임워크로 주로 대규모 기계 학습 알고리즘과 딥 러닝 모델을 구축하는 데 사용됩니다. TensorFlow는 우수한 분산 컴퓨팅 기능을 갖추고 있으며 여러 플랫폼과 프로그래밍 언어를 지원합니다. TensorFlow의 딥 러닝 모듈 tf.keras는 프로덕션에 즉시 사용 가능한 딥 러닝 모델을 구축, 교육, 평가 및 배포할 수 있는 빠르고 사용하기 쉬운 모듈식 Python API를 제공합니다.
이 기사에서는 개발자가 PHP에서 TensorFlow 기능을 사용할 수 있게 해주는 TensorFlow의 PHP 인터페이스인 tf_php를 소개합니다.
tf_php를 사용하기 전에 TensorFlow 및 tf_php를 설치해야 합니다. 설치 단계는 다음과 같습니다.
tf_php를 사용하여 Python 언어를 몰라도 TensorFlow의 강력한 기능을 경험할 수 있는 머신러닝 모델을 만드세요. 다음은 tf_php를 사용하여 기계 학습 모델을 만드는 방법에 대한 간략한 소개입니다.
먼저 tf_php 확장을 가져옵니다:
dl('tf.so');
?>
그런 다음 수백만 개의 숫자가 포함된 무작위 행렬을 만듭니다.
$ Matrix = [];
for ($i = 0; $i < 10000; $i++) {
}
?>
使用PHP和TensorFlow创建机器学习模型和神经网络应用程序不断受到更多开发者的关注。tf_php的出现大大简化了使用TensorFlow的门槛。通过本文的介绍，您可以掌握如何使用tf_php创建机器学习模型和神经网络应用程序，希望能够对您在人工智能的学习和研究中有所帮助。
위 내용은 PHP와 TensorFlow를 사용하여 머신러닝 모델과 신경망 애플리케이션을 만들어보세요.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
![[웹 프런트엔드] Node.js 빠른 시작](https://img.php.cn/upload/course/000/000/067/662b5d34ba7c0227.png)
